python 李沐过拟合

时间: 2023-11-07 19:02:21 浏览: 160

torchvision.zip

《PyTorch torchvision库在Fashion-MNIST数据集上的应用》 Fashion-MNIST是一个流行的图像识别数据集，常用于入门级别的深度学习教程，它由Zalando公司提供，用以替代经典的MNIST数据集。MNIST数据集包含手写数字，而Fashion-MNIST则包含10个类别的时尚商品图片，如T恤、裤子、鞋等。这个数据集的目的是为了解决MNIST数据集过于简单的局限性，更好地模拟真实世界中的图像识别问题。 Fashion-MNIST数据集由60,000个训练样本和10,000个测试样本组成，每个样本是28x28像素的灰度图像。每个类别有均衡数量的样本，使得模型训练更为公平。这个数据集的标签是基于Softmax分类的，Softmax函数是一种在多分类问题中广泛使用的激活函数，它将神经网络的输出转换为概率分布，使得每个类别的概率总和为1。在PyTorch中，处理Fashion-MNIST数据集时，我们通常会利用torchvision库。torchvision是PyTorch的一个扩展库，专门用于计算机视觉任务，它包含了数据集加载器、预处理函数以及常见的模型结构。在"torchvision.zip"这个压缩包中，我们可以看到一个名为"data"的文件，这很可能包含了Fashion-MNIST的数据文件。我们需要导入必要的库，包括torch、torchvision以及torchvision.datasets： ```python import torch import torchvision from torchvision import datasets ``` 接下来，我们可以加载Fashion-MNIST数据集。数据集的加载通常分为训练集和测试集： ```python train_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()) test_dataset = datasets.FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor()) ``` 这里，`root='./data'`指定了数据存储的位置，`download=True`表示如果数据集不存在，就自动下载，`transform=torchvision.transforms.ToTensor()`则将原始的像素值（0-255）转换为浮点数（0-1），这是许多深度学习模型的标准输入格式。加载完数据集后，我们可以创建数据加载器（DataLoader），它能够批量地提供数据进行训练和验证： ```python batch_size = 100 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) ``` 现在，我们已经有了可以供模型训练和测试的数据。接下来，我们可以构建一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，利用Softmax作为输出层来进行多分类。训练模型的过程包括前向传播、损失计算、反向传播和优化器更新权重： ```python model = torchvision.models.ConvNet(num_classes=10) # 假设我们定义了一个简单的CNN模型 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 交叉熵损失函数，适合多分类任务 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 使用随机梯度下降优化器 for epoch in range(num_epochs): # 训练多个周期 for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() # 清零梯度 outputs = model(inputs) # 前向传播 loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失 loss.backward() # 反向传播 optimizer.step() # 更新权重 ``` 在训练完成后，我们可以使用测试集评估模型的性能： ```python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for images, labels in test_loader: outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total)) ``` 通过这种方式，我们可以使用torchvision库轻松地处理Fashion-MNIST数据集，进行深度学习模型的训练，并评估模型的性能。Fashion-MNIST数据集因其简单性和多样性，已经成为初学者和研究人员学习和测试计算机视觉模型的首选工具。结合Softmax分类，我们可以构建出有效的多类别识别系统，为更复杂的视觉任务打下基础。

过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现糟糕的情况。在Python中，过拟合可以通过训练误差和泛化误差的曲线来观察。训练误差和泛化误差曲线，训练误差一直减小，而泛化误差在某个epoch之前贴合（gap小），之后分离（gap大）。李沐老师的代码示例中，关于过拟合的演示是使用多项式函数拟合的例子。在这个例子中，通过增加模型的复杂度，例如增加多项式的阶数，可以观察到训练误差不断减小，但泛化误差开始增大，即出现了过拟合现象。

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